Enhancing dementia care practice with Be EPIC‐VR: An implementation science approach
Notice bibliographique
Résumé
Be EPIC-VR is a virtual reality program that trains frontline dementia care providers improve their person-centered communication skills. This study used the Consolidated Framework for Implementation Research to examine how factors in the outer setting, inner setting, and innovation domains supported the successful implementation of Be EPIC-VR into home care and long-term care settings. Eight managers from four care settings in Ontario were selected for their decision-making roles in facilitating frontline staff engagement with Be EPIC-VR. Semi-structured interviews were conducted at three intervals (pre-intervention, two weeks post-intervention, and five months post-intervention) to identify factors impacting Be EPIC-VR's implementation. The resulting data were analyzed using framework analysis. Three main themes emerged across all data collection intervals: 1) the need for dementia-specific training, 2) intervention alignment with organizational culture, and 3) openness to VR as a training tool. Theme 1, the need for dementia-specific training, stemmed from external pressures (i.e., outer setting) to maintain a highly skilled workforce and tension for change within organizations (i.e., inner setting) driven by gaps in training on person-centered communication and addressing responsive behaviors. Post-implementation, managers highlighted Be EPIC-VR's relative advantage (i.e., innovation domain) in meeting gaps identified pre-implementation. Theme 2, intervention alignment with organizational culture, reflected inner setting norms that prioritize staff education, resident-focused care, and staff competence in serving diverse populations. These factors remained relevant through all time points. Finally, for theme 3 on openness to VR as a training tool, managers initially pointed to inner setting factors, including resource requirements, workflow compatibility of the innovation, and accommodation for less tech-savvy staff. Post-implementation, managers highlighted Be EPIC-VR's adaptability to organizational processes by using small-group sessions and flexible scheduling, its compatibility through remote delivery that fit current workflows, and its relative advantage of providing facilitator support. Successful implementation depended on aligning Be EPIC-VR with organizational goals, staff workflows, and staff competencies. Building adaptability into the implementation process and offering direct support were critical in fostering openness to VR-based training. By addressing organizational readiness and tailoring resources, Be EPIC-VR holds promise for improving dementia care through enhanced communication skills.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,058 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».